В аттракторных сетях возможна полная активация нейронального ансамбля, за счет лишь частичной стимуляции, что аналогично гештальту: восприятие объекта возможно по частичной/зашумленной части. Подобная устойчивость достигается за счет сетевой архитектуры, которая стремится вернуться к заученному состоянию. Примером такого типа модели может служить сеть Хопфилда [1]}, [2]}. Сеть Хопфилда позволяет моделировать механизмы ассоциативной памяти. Экспериментальные данные показывают, что даже при половине вышедших из строя нейронов в сети вероятность правильного ответа на стимул стремится к 1. Сеть Хопфилда может состоять из \(N\)  нейронов, каждый из которых имеет аксо-дендритную связь с любым другим нейроном сети. В каждый момент времени \(t\)  всякий нейрон может находиться в одном из двух состояний \(S_i(t) \in \lbrace -1,1\rbrace \) , ответственных за модельное `возбужденине' и `торможение'. Динамика во времени \(i\) -го нейрона описывается дискретной динамической системой
\(S_i(t) := \text{sign}[\sum _{j=1}^N J_{i,j}S_i(t-1)],\) 
